Exemple n° 1 – Colmater une fuite de 930 000 dollars

Présentation de « Case in Point »

Proximo mène ces activités depuis près de 30 ans, en développant des systèmes de données, des outils d’analyse et, désormais, des solutions d’IA pour des organisations issues des secteurs de l’industrie pharmaceutique et des sciences de la vie, des associations, des services financiers, des biens de consommation, et bien d’autres encore. La plupart de ces travaux n’ont jamais fait l’objet d’une communication publique. « Case in Point » est une nouvelle série récurrente qui vient changer la donne. Nous y présenterons des projets issus de toute notre histoire, certains datant de plusieurs années et d’autres de cette année, tout en préservant la confidentialité des noms de nos clients. Nous incluons délibérément des travaux plus anciens. La technologie évolue rapidement, mais les problèmes métier sous-jacents, eux, ne changent pas, et certaines des leçons les plus utiles proviennent de projets antérieurs au débat actuel sur l’IA.

Pour commencer : colmater une fuite de 930 000 dollars.

Une entreprise internationale spécialisée dans les produits de beauté employait plus de 8 000 conseillères de beauté réparties dans plus de 2 000 comptoirs de cosmétiques. L'entreprise et chaque détaillant se partageaient les salaires des conseillères selon des modalités complexes, et les détaillants facturaient à l'entreprise la part qui lui revenait. Le système de comptabilité de l'entreprise ne permettait pas de refléter ces modalités ; elle ne disposait donc d'aucun moyen fiable de vérifier l'exactitude d'une facture. Au cours de l'année précédant la mise en place du nouveau système, les détaillants ont surfacturé l'entreprise à hauteur de 930 000 dollars.

Nous avons commencé par l’accord lui-même. Notre équipe a analysé en détail le fonctionnement du partage des salaires, la manière dont un nouveau système devrait s’intégrer aux bases de données existantes, ainsi que les domaines dans lesquels il devait rester flexible à mesure que les modalités évoluaient. Nous avons ensuite conçu et développé un système permettant à l’entreprise de vérifier instantanément la facturation des commerçants et de repérer les écarts par magasin, par région, par responsable ou à l’échelle nationale. Après sa mise en service, les trop-perçus ont été réduits à presque zéro.

Ce projet n’impliquait aucune intelligence artificielle, et même si celle-ci avait été une option, elle n’aurait pas résolu le problème. La valeur ajoutée provenait d’une gouvernance des données « à l’ancienne », consistant à harmoniser les définitions et les données afin que les dépenses puissent correspondre au contrat d’origine, ce qui a permis à l’entreprise de répondre enfin à une question à laquelle elle aurait toujours dû pouvoir répondre. D’après notre expérience, c’est encore là que les organisations laissent le plus souvent passer des opportunités financières, et c’est la première chose que nous conseillons à tout dirigeant de vérifier avant d’investir dans des solutions plus avancées.

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